引入记忆-遗忘机制的人工神经网络模型

针对如何提高人工神经网络在模式识别分类速度和更好地模拟人脑学习、认知事物过程的问题,提出一种改进的人工神经网络模型。将人脑的记忆-遗忘机制引入到人工神经网络中,同时在网络中加入了粗分类模块。在网络运行过程中,固定周期内对已学模式按照记忆强度进行排序。此方法可以有效地提高网络的识别速度。实验证明改进后的人工神经网络减少了网络计算量,节省了识别时间,提高了网络的工作效率。